新冠肺炎疫情下談人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展前景

趙鵬 張碩

摘 要：2020年初，突如其來的新型冠狀病毒肺炎疫情在武漢爆發(fā)，并迅速席卷全國(guó)，給全國(guó)的醫(yī)療系統(tǒng)帶來了巨大的診療壓力，不斷增多的醫(yī)療人員卻難以緩解集中診療所帶來的巨大壓力，期間人工智能賦能效用，協(xié)同醫(yī)護(hù)人員共同抗疫，對(duì)此，筆者根據(jù)人工智能輔助醫(yī)療的算法模型分析人工智能輔助醫(yī)療在抗擊新冠肺炎疫情上的應(yīng)用現(xiàn)狀及其發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞：人工智能;輔助醫(yī)療;大數(shù)據(jù);新型冠狀肺炎病毒

2020年初疫情突然爆發(fā)，進(jìn)一步加速了人工智能賦能效用，促進(jìn)了人工智能輔助醫(yī)療與醫(yī)療系統(tǒng)的融合，其在新冠肺炎診療上的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：細(xì)化診斷標(biāo)準(zhǔn)、提高診斷效率、一定程度地切斷傳播途徑、優(yōu)化藥劑儲(chǔ)備與研發(fā)、促進(jìn)信息互通等方面，未來隨著數(shù)據(jù)的不斷增長(zhǎng)豐富，學(xué)習(xí)能力不斷增強(qiáng)，人工智能的算法、模型等技術(shù)不斷優(yōu)化，人工智能輔助醫(yī)療定能在疫情發(fā)展上及時(shí)做好疫情預(yù)警、控制等工作，將成為城市保護(hù)措施最好的“口罩”，本文將以人工智能在醫(yī)院抗疫中最為常見的兩個(gè)方面展開論述。

1 大規(guī)模影像篩查，提高診療效率

肺部CT檢查是進(jìn)行新型冠狀病毒肺炎篩查的重要手段，疫情突發(fā)，給醫(yī)療系統(tǒng)帶來了龐大的診斷方面的壓力，一方面，民眾出于恐慌的心理，一旦出現(xiàn)了發(fā)熱、頭痛、咳嗽等類似癥狀便會(huì)懷疑自身患上新冠肺炎而前往醫(yī)院就診，醫(yī)院的拍片人數(shù)迅速增多;另一方面，大部分醫(yī)生及醫(yī)院對(duì)新冠肺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)不明確，常常容易誤診、漏診。而人工智能輔助醫(yī)療系統(tǒng)的引進(jìn)則可以很大程度上改變傳統(tǒng)的閱片模式，大大提高新冠肺炎的閱片效率，為戰(zhàn)勝疫情爭(zhēng)取關(guān)鍵的時(shí)間。

傳統(tǒng)的閱片模式以醫(yī)生為主，由醫(yī)生對(duì)著燈光進(jìn)行一個(gè)一個(gè)的閱片思考，不僅僅給醫(yī)生帶來了巨大壓力，而且往往因?yàn)橐曈X疲勞帶來速度以及準(zhǔn)確率的下降，且常由于不同醫(yī)生技能水平的差異而帶來不同的診斷，如今只需要由智能閱片系統(tǒng)進(jìn)行閱片便可以達(dá)到幾秒鐘兩三百副胸片的閱片速度，并且突破時(shí)間、地域的限制，使得對(duì)新冠肺炎CT特征不明確的醫(yī)生也掌握診斷該疾病的要點(diǎn)，且閱片準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。該系統(tǒng)一般由快速篩查及提示功能、精準(zhǔn)輔助診斷功能、全自動(dòng)智能病情以及療效評(píng)估三部分組成，通過數(shù)據(jù)錄入，進(jìn)行快速深度學(xué)習(xí)，閱片系統(tǒng)便可迅速掌握新冠肺炎的閱片要點(diǎn)，由于對(duì)新冠肺炎認(rèn)識(shí)不斷加深，故由系統(tǒng)管理人員根據(jù)診療手冊(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，在系統(tǒng)掌握的原有疾病的基礎(chǔ)上，便可進(jìn)行新冠肺炎的閱片以及療效的評(píng)估。

深度學(xué)習(xí)模型一般需要上百萬張高質(zhì)量、同類型、差別小的片子進(jìn)行學(xué)習(xí)、標(biāo)注、積累才能獲得較為穩(wěn)定和精確的輸出結(jié)果，疫情突發(fā)，且不同患者存在著其自身的特異性，短期內(nèi)，極其有限的數(shù)據(jù)很難另智能閱片系統(tǒng)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，并且，閱片系統(tǒng)能夠診斷的疾病屈指可數(shù)，僅僅被作為一種篩查性手段，一般并不作為確診的依據(jù)，因此在未來，如何令智能閱片系統(tǒng)在短暫的時(shí)間內(nèi)迅速掌握某種突發(fā)疾病的閱片要點(diǎn)，甚至判斷出該片為某種突發(fā)的新型疾病正是智能閱片系統(tǒng)發(fā)展的方向之一。

2 智能醫(yī)院發(fā)展，減少交叉感染

智能問診系統(tǒng)減緩醫(yī)療壓力，減少交叉感染。疫情嚴(yán)重期間，大量患者前往醫(yī)院就診，加大了醫(yī)療資源短缺，加重了醫(yī)療壓力，通過發(fā)展智能問診系統(tǒng)可以達(dá)到院內(nèi)、院外的智能問診，醫(yī)院外，患者通過智能遠(yuǎn)程診療系統(tǒng)可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的疾病診療，智能肺炎機(jī)器人通過網(wǎng)絡(luò)問診可以給患者提供疫情期間的正確指導(dǎo)和建議，避免了前往醫(yī)院就醫(yī)感染新冠肺炎的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)能將醫(yī)生從繁雜的解釋中釋放出來到新冠肺炎的診療上，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2月10日，成都某互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院平臺(tái)已累計(jì)診療14萬次。醫(yī)院內(nèi)部，入院時(shí)由紅外溫濕度測(cè)試監(jiān)控取代了傳統(tǒng)的耳部及額頭槍測(cè)試的方法，可實(shí)現(xiàn)體溫的快速精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)并對(duì)患者進(jìn)行分流，對(duì)發(fā)熱患者進(jìn)行初步的隔離診斷，在未來，若需要對(duì)患者進(jìn)行體格檢查以及其他檢查時(shí)亦有配備了攝像頭、麥克風(fēng)、聽診器、血壓計(jì)等設(shè)備的機(jī)器人能夠代替醫(yī)生的部分簡(jiǎn)單工作，在一定程度上減少了交叉?zhèn)魅荆踔猎谒筒汀⑺退帯⑾镜裙ぷ魃弦部赡軙?huì)有機(jī)器人的出現(xiàn)，當(dāng)前，智能機(jī)器人的自動(dòng)駕駛、避障、自動(dòng)噴霧消毒、識(shí)別等功能已經(jīng)較為成熟，相信在不久以后，送貨機(jī)器人以及消毒機(jī)器人將會(huì)更加普及，從而避免醫(yī)護(hù)人員在有限空間內(nèi)與患者頻繁接觸而造成感染。

結(jié)語

人工智能輔助醫(yī)療在這場(chǎng)防疫攻堅(jiān)戰(zhàn)中已經(jīng)起到了相當(dāng)重大的作用，本文筆者所列舉的三個(gè)方面只是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的較為主要的三個(gè)方面，不可置否，人工智能同樣也在藥物研發(fā)、尋找病毒宿主等方面發(fā)揮著巨大的作用。我們需要正視人工智能與醫(yī)護(hù)人員之間的關(guān)系，人工智能并不能完全代替醫(yī)護(hù)人員，我們需要合理利用人工智能來提高工作效率，釋放核心醫(yī)療資源，發(fā)揮我們醫(yī)護(hù)人員最大的作用，才是未來人工智能輔助醫(yī)療發(fā)展的最終目標(biāo)，未來我們必不畏懼疫情，也定將一次又一次戰(zhàn)勝疫情。

參考文獻(xiàn)

[1]王志心，劉治，劉兆軍.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新型冠狀病毒（2019-nCoV）疫情分析及預(yù)測(cè)[J/OL].生物醫(yī)學(xué)工程研究：1-9[2020-02-15].

[2]賈曉茜，李新雨，同維，史醫(yī)蕾，張盼，李延壽，趙志福，王美玉，趙亮，張向輝，曹樂，樊鋼練，張向利，丁暉，王德龍，牛剛，楊健，郭建新.影像技術(shù)應(yīng)對(duì)新型冠狀病毒感染肺炎的管理策略[J/OL].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版）：1-16[2020-02-15].

[3]祁瑞娟，呂偉通.人工智能輔助診斷技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的作用與挑戰(zhàn)[J].中國(guó)醫(yī)療器械信息，2018，24（16）：27-28.

[4]付超.人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（13）：244.